【摘 要】
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云计算已经成为工业界和学术界研究的热点,并逐渐发展为最有应用前景的商业计算模式之一。云计算依托于成熟的虚拟化技术,在分布式计算、网格计算的基础上发展而来,其目的是
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云计算已经成为工业界和学术界研究的热点,并逐渐发展为最有应用前景的商业计算模式之一。云计算依托于成熟的虚拟化技术,在分布式计算、网格计算的基础上发展而来,其目的是为用户提供可靠的,个性化的,有Qos保障的服务。云计算使得用户可以只通过Web浏览器获得计算服务,只需支付相应的费用。在云计算环境中,计算资源可以动态的分配和释放,用户不需要购买昂贵的服务器和存储设备。它将所有资源以服务的形式按需提供给用户,包括基础设施即服务,平台即服务,软件即服务等。任务调度一直就是分布式计算中需要解决的关键问题之一,而云计算中的服务调度和资源分配问题比起传统的任务调度又具有新的特点。调度目标须面向用户的服务质量需求,不仅仅关注于任务完成效率,还应充分考虑到资源的付费模式,资源利用率等。针对上述问题,本文首先对已有的调度机制和常用的任务调度算法进行了研究,然后设计了结合资源评价的服务调度机制,将资源评价模型加入调度系统中,以评价结果作为服务调度的依据。模型采用松散耦合的分布式分组协商机制,具有良好的灵活性和可扩展性。本模型以云计算中虚拟资源为评价对象,包括计算资源,存储资源和通信资源。传统的“尽力而为”的任务调度算法往往将任务完成时间作为调度目标,而本文针对云计算服务调度的特点,以服务质量为目标,具体包括资源服务能力,服务费用以及服务可靠性。同时,为改善系统负载均衡,本文将系统负载作为评价目标之一。资源评估算法采用逼近理想点的思想,即根据候选方案对理想方案的贴近程度确定综合评估值的优劣。
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